Preciso aplicar a função de ativação Softmax ao Perceptron de várias camadas no scikit. O scikit documantation sobre o tema de modelos de redes neurais (supervisionada) diz "MLPClassifier suporta classificação multi-classe, aplicando Softmax como a função de saída." A questão é como aplicar a função?
No snip de código abaixo, quando adiciono o Softmax sob o parâmetro de ativação, ele não aceita.
MLPClassifier(activation='Softmax', alpha=1e-05, batch_size='auto',
beta_1=0.9, beta_2=0.999, early_stopping=False,
epsilon=1e-08, hidden_layer_sizes=(15,), learning_rate='constant',
learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=1, shuffle=True,
solver='lbfgs', tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=False,
warm_start=False)
O código de erro é:
ValueError: A ativação 'Softmax' não é suportada. As ativações suportadas são ('identidade', 'logística', 'tanh', 'relu').
Existe uma maneira de aplicar a função de ativação Softmax para a classificação de várias classes no scikit-learn?